Tensorflow - 总变异损失 - reduce_sum vs reduce_mean？

Question

为什么Total Variation Loss in Tensorflow建议使用reduce_sum代替reduce_mean作为损失函数？

  

这可以在优化期间用作损失函数   抑制图像中的噪点。如果你有一批图像，那么你   应将标量损失值计算为总和：
  loss = tf.reduce_sum(tf.image.total_variation(images))

Answer 1

我联系了作者，似乎背后没有任何重要原因。他提到可能reduce_sum对于他的测试用例比reduce_mean更好，但鼓励我测试两种情况并选择能给我最好结果的情况。